python分布式开发 pyspider 分布式

Python分布式开发是指将一个任务分解成多个子任务，并在多台计算机上同时执行这些子任务，以提高任务的执行效率和并发能力。在Python中，可以使用pyspider库来实现分布式爬虫的开发。

我们需要了解pyspider库的基本概念和用法。pyspider是一个强大的网络爬虫框架，它基于Python的Twisted异步网络框架和PyQt图形界面库开发而成。pyspider支持分布式爬虫的开发，可以将爬取任务分发给多个节点进行并发执行。

在pyspider中，分布式爬虫的实现依赖于消息队列和数据库的支持。消息队列用于分发任务，而数据库用于存储任务的状态和结果。常用的消息队列和数据库有RabbitMQ、Redis和MySQL等。

下面是一个使用pyspider实现分布式爬虫的示例代码：

# 导入必要的库
from pyspider.libs.base_handler import *
from pyspider.database.mysql.mysqldb import SQL
# 创建一个爬虫处理器
class MySpider(BaseHandler):
    # 设置爬虫的配置
    crawl_config = {
        'message_queue': 'rabbitmq',
        'task_queue': 'mysql',
        'mysql': {
            'host': 'localhost',
            'port': 3306,
            'user': 'root',
            'password': '123456',
            'database': 'pyspider',
        },
        'rabbitmq': {
            'host': 'localhost',
            'port': 5672,
            'user': 'guest',
            'password': 'guest',
        },
    }
    # 定义爬虫的入口函数
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        # 添加一个初始任务
        self.crawl('http://example.com', callback=self.index_page)
    # 定义解析页面的回调函数
    def index_page(self, response):
        # 解析页面，并提取需要的数据
        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)
    # 定义解析详情页面的回调函数
    def detail_page(self, response):
        # 解析页面，并提取需要的数据
        title = response.doc('title').text()
        print(title)
# 启动分布式爬虫
if __name__ == '__main__':
    # 创建一个MySQL数据库连接
    sql = SQL('mysql://root:123456@localhost:3306/pyspider')
    # 创建一个分布式爬虫实例
    crawler = MySpider()
    # 将分布式爬虫实例添加到消息队列中
    crawler.run(sql)

在上面的示例代码中，我们首先导入了必要的库，并创建了一个继承自BaseHandler的爬虫处理器类MySpider。然后，我们在爬虫处理器类中定义了一些必要的配置，包括消息队列和数据库的连接信息。

接着，我们定义了爬虫的入口函数on_start，该函数会在爬虫启动时被调用，用于添加初始任务。在本例中，我们添加了一个初始任务，即爬取"http://example.com"页面，并将解析页面的回调函数设置为index_page。

然后，我们定义了解析页面的回调函数index_page，该函数会在每个页面被爬取成功后被调用，用于解析页面并提取需要的数据。在本例中，我们使用了response.doc方法来解析页面，并使用CSS选择器提取页面中的链接。

我们定义了解析详情页面的回调函数detail_page，该函数会在每个详情页面被爬取成功后被调用，用于解析页面并提取需要的数据。在本例中，我们使用response.doc方法来解析页面，并使用CSS选择器提取页面中的标题，并打印出来。

我们在if __name__ == '__main__'中创建了一个MySQL数据库连接，并创建了一个分布式爬虫实例MySpider。然后，我们将分布式爬虫实例添加到消息队列中，并通过调用run方法来启动分布式爬虫。

总结一下，使用pyspider可以很方便地实现Python分布式开发。通过将任务分发给多个节点并发执行，可以提高任务的执行效率和并发能力。pyspider还提供了丰富的库和工具，可以方便地进行任务的调度和管理。